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Tipo: Dissertação de Mestrado
Título: Etiquetagem de micromensagens no Twitter: uma abordagem linguística
Autor(es): Evandro Landulfo Teixeira Paradela Cunha
Primeiro Orientador: Virgilio Augusto Fernandes Almeida
Primeiro membro da banca : Cesar Nardelli Cambraia
Segundo membro da banca: Wagner Meira Junior
Terceiro membro da banca: Marcos Andre Goncalves
Resumo: Hashtags são etiquetas utilizadas pelos membros do Twitter a m de classicar as micromensagens postadas nessa rede social. Elas são produzidas pelos próprios usuários sem nenhuma interferência da plataforma, o que gera interesse em estudá-las como elementos linguísticos, já que a designação de uma hashtag a uma mensagem apresentase como um processo dirigido por condicionadores linguísticos e sociais que interferem na criação de novas etiquetas e na aceitação das tags propostas pelos demais membros. Nesta dissertação, é apresentado um estudo de inspiração sociolinguística acerca da utilização de hashtags pelos membros do Twitter, partindo do pressuposto de que a rede composta pelos usuários dessa mídia social possui feições comuns a comunidades de fala oine, ou seja, a grupos de pessoas cujos membros se inuenciam linguisticamente.Inicialmente, são analisadas as motivações que levam os usuários do Twitter a inserir etiquetas em suas micromensagens. Vericou-se que as principais razões para a etiquetagem dos itens postados são o aumento da compreensibilidade da informação e a ampliação da possibilidade de efetivo compartilhamento do conteúdo. Em seguida, são examinados alguns fatores de ordem linguística que contribuem para o sucesso oufracasso das tags. Finalmente, é investigado o papel desempenhado por um fator social - o gênero dos usuários - durante o processo de designação de hashtags. As análises realizadas indicam que algumas características presentes nas hashtags são capazes de contribuir para associá-las a usuários do gênero feminino ou masculino. Os resultadosobtidos sugerem aspectos semelhantes aos encontrados em estudos do discurso oine, levando a crer que a livre etiquetagem em folksonomias possa servir como modelo para a caracterização da propagação de formas linguísticas em outros contextos. As conclusões deste estudo complementam o conhecimento sobre o comportamentohumano em ambientes de livre etiquetagem e podem ser úteis para o aumento da ecácia de algoritmos de busca em tempo real e de sistemas de recomendação de tags com base nas preferências coletivas dos membros das redes de informação.
Abstract: Hashtags are labels used by Twitter members in order to classify messages posted in this social network. They are produced by the users themselves without any interference from the platform, which generates interest in studying them as linguistic elements since the appointment of a hashtag is driven by linguistic and social factors that inuence the creation of new tags and the acceptance of labels proposed by other members. In this work, we present a sociolinguistic-based study about the usage of hashtags on Twitter, assuming that its users' network has common features with oine speech communities, i.e., groups of people whose members linguistically inuence each other. Initially, we analyze the motivations that lead Twitter users to insert tags in their tweets. We found that the main reasons for labeling on Twitter are to increase the comprehensibility of the information and to raise the possibility of effective content sharing. Then, we examine some linguistic factors that contribute to success or failure of tags. Finally, we investigate the role of a social factor - the user's gender - in the usage of hashtags. Our results indicate that characteristics of some groups of hashtags are able to contribute to genderize them. The outcomes show similar features to those found in studies of oine speech, that leads us to believe that free tagging in folksonomies can serve as a model for characterizing the propagation of linguistic forms in other contexts. Our findings complement the knowledge about human behavior in free tagging environments and may be useful to increase the effectiveness of real-time streaming search algorithms and tag recommendation systems based on users' collective preferences.
Assunto: Computação
Redes sociais on-line
Twitter
Indexação automatica
Idioma: Português
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição: UFMG
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/ESBF-8UZJ4X
Data do documento: 1-Jun-2012
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